1python之单节点ES部署及专家诊断问题

写在前面的话

团队合作。最近，头条推广，一天上几个号，但登录老掉线，团长一直抱怨，一个号要连登四五次才稳定，我开始觉得是号太多了，相互挤，就没怎么理，盼着新主机快快送来，新主机送来不好使，又退回去，来回折腾。这时，合作伙伴小A发言说，我的机器上只有60个号，用你的软件还是掉线。我分析不是号多挤掉的事，但还是懒得改，小B说：快整崩溃了，掉了几十个号。我放下手里工作，让AI分析一下，确实有漏洞，就补了起来。我觉得这样挺好，我一个人单打独斗的话，可能一直陷在号多相互挤的原因导致掉线，现在有小A小B提供思路，问题会更快得到解决。使我软件更稳定，更快的拉人推广。看来，团队合作很重要，可以产生1+2>3的效果。加油，未来可期！ 

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【关键词】：python、ragflow、es、专家诊断

一、zero2上接口访问不了（三级）

描述：现在zero2上接口访问不了，看下原因。

开工：

第一步：测试用例（四级）

20250518周日时间段：23:27-01:00

搞个测试用例，整一把试试。

先把pub改成最新版代码main，如下：

图1a-1

第二步：找原因（四级）

20250519周一时间段：11:59-13:00

龙哥找到原因了，是因为mysql密码过期导致的。接下来，就是做单节点es数据部署。

二、单节点ES部署（三级）

描述：需要部署个单节点的es索引数据，供测试服用，搞一下。

开工：

第一步：单节点数据（四级）

20250519周一时间段：12:02-13:00

先找下数据，复制过来。

修改下容器名，如下：

container_name: ragflow-es-test 

这个启动脚本也要改，不能把集群中的节点删除掉。

先复制下数据文件

三、专家诊断问题（三级）

描述：现在专家诊断中使用的模型和基础问询好像冲突了，打日志看一下。

开工：

第一步：打开zero4上的代码（四级）

20250519周一时间段：15:20-17:00

问题：

请帮我分析一下犬黄疽的病因，最开始是胰腺炎、肠炎以及胃肠功能性的梗阻，治疗1周之后黄疸加重，肝脏指标升志明显，其中AST，ALT比正常指标升高3~5倍，ALP，GGT比正常指标升高100~200倍，且只有轻度再生性贫血，B超并未发现明显的胆结石和肝内胆管和胆总管扩张，请尽兴病因分析以及给出最佳的治疗方案

注：这个找到原因了，是由于联网搜索使用deepseek-v3导致的，而deepseek-v3不支持enable-search参数，换成千问就可以了，修改代码如下：

图1c-1

注：现在有个疑问，就是这个千问或deepseek，api-key在哪配的呢，有时间研究一下。接下来，做单节点部署。

第二步：测试

测试还可以

四、科技文章（三级）

描述：看一篇科技文章，提高下。

开工：

第一步：标题（四级）

20250519周一时间段：22:39-23:00

ICML 2025 Spotlight | 用傅里叶分解探讨图像对抗扰动，代码已开源

对抗净化成功的关键是在消除对抗扰动的同时尽可能的保留原始图像的语义信息，然而当前通过加入噪声将对抗扰动淹没在各向同性噪声中的策略会过度的破坏原始图像的语义信息，导致最后净化的图像和原始图像之间的语义信息有差距。而通过对抗样本引导的逆向过程可以尽可能少的损失语义信息，然而也会引入对抗扰动信息，导致净化的图像无法尽可能的去除图片上的对抗扰动信息。为解决上述存在的矛盾，我们希望将对抗扰动和图像本身的语义信息进行解耦，在扩散模型逆向过程中用干净的语义信息作为引导，就可以实现去除对抗扰动的同时，又可以保持和原始图像的语义相似程度。

为了将对抗扰动和干净的图像语义信息解耦开来，我们选择快速傅里叶变换技术，将图像分解为幅度谱和相位谱，通过计算对抗样本的幅度谱和相位谱和原始干净样本的幅度谱和相位谱之间的差异，我们可以绘制从低频到高频幅度谱和相位谱之间的差异（图 1），可以观察到对抗扰动更倾向于破坏图像的高频信息，而低频信息对对抗扰动更加鲁棒。截图如下：

图1d-1 理论分析结果的实验验证

对于幅度谱和相位谱来说，噪声强度对任何频率的结构信息和内容信息随时间步 t 单调递增：

图1d-2

图 1d-1 的实验结果也验证了我们的理论分析，同时我们也发现，相位谱会被噪声更快的破坏，因此在逆向过程中保留相位谱非常的关键。

第二步：方法（四级）

20250519周一时间段：22:52-23:00

图一实验现象表明低频幅度谱成分对对抗性扰动表现出显著的鲁棒性，几乎不受对抗扰动的影响。且由于自然信号（如图像）通常表现出低通特性，这意味着低频功率谱成分相对较大。即使保留很少的低频幅度谱信息，也能够保留大部分的图像的内容信息。我们首先对幅度谱构造一个滤波器：

图1d-3

使用上面定义的滤波器 ，我们可以将估计图像幅度谱的低频成分替换为输入样本幅度谱的低频成分，适用于每个通道（彩色图像通常由三个通道组成：RGB），具体如下：

图1d-4

不同于幅度谱，相位谱受到所有频率成分的对抗性扰动影响。直接保留低频相位谱会保留对抗性扰动，同时也会影响高频相位谱的恢复。因此，我们选择将估计图像的低频相位谱投影到输入图像的低频相位谱的某个范围内：

图1d-5

根据更新后的幅度谱和相位谱，我们将两者结合，首先通过逆离散傅里叶变换（iDCT）获得时间域表示。

五、头条战果汇报

昨日数据来啦，昨日总收入:972.5，昨日总播放:1150.6万，软件截图如下：

图1e-1

注：想要全脱管运营头条号的联系我，你出账号，我来运营，保你天天有钱花，咨询电话： 17701328814（微信同号），也可以加群先了解一下。

图1e-2

注：个人微信如下，欢迎骚扰。

图1e-3

六、生活照片

拍摄于‎2023‎年‎9‎月‎3‎日，‏‎12:31:39，媳妇带大宝去军事博物馆玩，当时大宝五岁九个月。其实，每个人都有惰性，程序员也是如此，在没有人催的情况下，可能想着，这个问题明天解决吧，天塌不下来，但如果一直有人催，也许就克服惰性，爬起来优化一下，对自己也是有好处的呀，可以使自己的头条推广更稳，更顺，更快挣钱，加油，未来会更好，我很期待。

图1f-1

《本文完》